评估基于链接的技术以检测虚假药房网站
计算机与社会
2013-09-30 v1 机器学习
摘要
虚假在线药房日益泛滥，占在线药房网站的 90% 以上。迫切需要能够以高精度识别虚假在线药房网站的检测技术。在本研究中，我们在一个大规模测试床上比较了几种知名的基于链接的检测技术，该测试床包含一个超链接图，涵盖了 1550 万个网页之间的超过 8000 万个链接，其中包括 120 万个已知的合法和虚假药房页面。我们发现，QoC 和 QoL 类传播算法在我们的数据集上达到了超过 90% 的准确率。结果表明，结合双类传播以及入链和出链信息的算法（无论是在页面级还是站点级图上）更适合检测虚假药房网站。此外，对于大多数评估的算法，站点级分析产生的结果显著优于页面级分析。
引用
@article{arxiv.1309.7266,
title = {Evaluating Link-Based Techniques for Detecting Fake Pharmacy Websites},
author = {Ahmed Abbasi and Siddharth Kaza and F. Mariam Zahedi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1309.7266},
year = {2013}
}
备注
Abbasi, A., Kaza, S., and Zahedi, F. M. "Evaluating Link-Based Techniques for Detecting Fake Pharmacy Websites," In Proceedings of the 19th Annual Workshop on Information Technologies and Systems, Phoenix, Arizona, December 14-15, 2009